우리대학 기업가정신연구센터(센터장 양태용 교수)는 14일 오후 6시30분부터 서울 강남구 마루180(아산나눔재단) 지하 1층 이벤트홀에서 인공지능(AI) 기술을 주제로 ‘2017 KAIST 테크-벤처 포럼(Tech-Venture Forum)’을 개최한다. KAIST 테크-벤처 포럼은 기술을 통한 사회혁신과 기업가정신 확산을 위해 기업가정신연구센터가 차세대 기술을 주제로 기술의 연구개발 단계부터 산업사례와 투자동향에 이르기까지 기술과 산업전반에 대한 지식을 비전공자들도 알기 쉽도록 풀어서 전달하는 기술포럼이다.
이번 포럼의 주제는 우리나라 프로기사인 이세돌 9단과 대국을 한 알파고(Alphgo)로 세간의 화제를 모은 ‘인공지능(AI) 기술’인데 참석자 누구나 인공지능 기술을 쉽게 이해하고 지식을 습득해 갈 수 있도록 다양한 분야의 전문가들이 발표자로 참여한다. 포럼은 양태용 기업가정신연구센터장의 개회사 및 축사를 시작으로 총 4개의 세션으로 나눠 진행된다.
첫 번째 세션에서는 ‘명견만리’, ‘세바시’ 등 각종 대중강연에서 인공지능을 강의하는 이경전 경희대 교수가 ‘AI기술의 발전방향과 사업 기회’를 주제로 기조발표를 한다. 두 번째 세션인 산업사례 발표에서는 인공지능기반의 헬스케어 스타트업인 ‘루닛(Lunit)’의 장민홍 최고운영책임자(COO)가 의료분야에서의 인공지능기반의 솔루션 개발과 활용에 대해서, 그리고 ‘퓨처플레이(FuturePlay)’ 황성재 파트너가 ‘플런티(Fluenty) 사례로 보는 인공지능 기술의 사업화 방안’을 주제로 강연을 진행한다.
세 번째인 투자동향 세션에서는 소프트뱅크벤처스 박정남 책임심사역이 ‘VC 투자 in 인공지능’을 주제로 인공지능 기술의 투자현황과 전망을 전달한다. 마지막 세션은 패널 토의로 진행되는데 각 발표자들이 인공지능 기술의 전망과 기회, 리스크에 대한 전문가 의견을 제시하는 등 학계·기업·투자자의 시각에서 본 인공지능 기술에 대한 심도 깊은 토론이 이뤄질 전망이다.
인공지능 기술을 이용해 창업을 준비 중인 예비창업자나 창업한 기업인과 전문지식을 쌓고자 하는 직장인, 기술과 산업동향에 관심을 지닌 정책입안자, 벤처 투자자 등 이번 공개포럼에 참석을 원하는 사람은 누구나 12일(화) 자정까지 KAIST 기업가정신연구센터 홈페이지(eship.kaist.ac.kr)나 온오프믹스(www.onoffmix.com)를 통해 온라인 신청접수를 해야 한다. 참가비는 무료다.
양태용 기업가정신연구센터장은 “이번 포럼의 주제가 4차 산업혁명의 핵심인 인공지능 기술인만큼 산·학·연구기관별로 세분화해 프로그램을 구성했다”며, “참가자간 긴밀한 네트워크를 형성할 수 있는 다양한 기회도 마련되는 만큼 다양한 시너지가 발생할 것”이라고 기대했다.
“지난해 가장 많이 팔린 상품을 찾아줘.” AI가 회사 자료를 찾는 과정에서 존재하지 않는 항목을 잘못 사용하면 검색이 실패할 수 있다. 지금까지는 작은 오류 하나에도 검색 명령 전체를 다시 만들어야 했지만, 우리 대학 연구진이 틀린 부분만 찾아 바로잡는 기술을 개발했다. AI의 데이터 검색을 더 빠르고 정확하게 만들어 기업의 ‘AI 업무비서’ 활용을 앞당길 것으로 기대된다. 우리 대학은 전산학부 김민수 교수 연구팀이 사람의 일상적인 질문을 데이터베이스에서 원하는 정보를 찾는 컴퓨터 명령어인 SQL(Structured Query Language)로 바꾸는 과정에서 발생하는 오류를 찾아 수정하는 기술 ‘세이프큐엘(SafeQL)’을 개발했다고 4일 밝혔다. 최근에는 “지난해 매출이 가장 많이 늘어난 상품은?”, “재고가 부족한 상품은?”처럼 일상적인 말로 질문하면 AI가
2026-09-04우리 대학이 세계적인 연구기관인 미국 캘리포니아공과대학교(California Institute of Technology, 이하 ‘Caltech’)와 공동연구를 넘어 차세대 연구자까지 함께 키우는 새로운 글로벌 협력 모델을 구축한다. 우리 대학은 9월 1일부터 2일까지 Caltech과 ‘제1회 KAIST-Caltech 분자과학 및 화학혁신 공동 워크숍(1st KAIST-Caltech Joint Workshop on Molecular Science and Chemical Innovation)’을 개최한다고 2일 밝혔다. 이번 워크숍은 양 기관이 첨단 분자과학과 미래 화학기술 분야의 연구성과를 공유하는 데 그치지 않고, 공동연구와 인재양성, 연구시설 활용까지 연결하는 지속 가능한 협력체계를 구축하기 위해 마련됐다. 특히 KAIST와 Caltech 교수가 박사후연구원(Postdoctoral Researcher)을 함께 선발하고 지도하는
2026-09-02“이 단백질에 잘 결합하는 신약 후보를 설계해줘.” 연구자가 AI에게 이렇게 요청하면 AI가 단백질의 3차원 구조를 예측하고, 어떤 물질이 잘 결합할지 분석해 유망한 신약 후보를 설계한다. 우리 대학 연구진이 세계에서 가장 빠르게 단백질 구조 예측을 수행하는 바이오 AI 모델 ‘K-Fold(케이폴드)’를 국내 독자 기술로 개발했다. 우리 대학은 과학기술정보통신부 ‘AI 특화 파운데이션 모델 프로젝트’의 주관기관으로 ‘팀 KAIST’를 구성하고, 차세대 바이오 AI 모델 ‘K-Fold’를 공개했다고 28일 밝혔다. ‘팀 KAIST’는 화학과 김우연 교수가 연구를 총괄하고, 김우연 교수 그룹과 김재철AI대학원 황성주·안성수 교수 그룹 연구원들이 AI 모델 개발을, 생명과학과 오병하·김호민·이규리 교수가 단백질
2026-08-28AI가 똑똑해질수록 더 많은 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 ‘고성능 메모리’가 필요하다. 하지만 기존처럼 반도체를 계속 작게 만드는 데는 한계가 있다. 우리 대학 연구진이 반도체를 위로 쌓는 3차원 구조의 약점까지 해결하면서, AI 반도체의 성능은 높이고 전력 소모는 낮출 새로운 길을 열었다. 우리 대학은 전기및전자공학부 권지민 교수 연구팀이 UNIST(총장 박종래), 연세대학교(총장 윤동섭) 등 국내 연구진과 공동으로 차세대 메모리 소자인 산화물 수직 채널 트랜지스터(Vertical Channel Transistor, VCT)의 결함을 줄이고 성능과 안정성을 크게 높일 수 있는 새로운 다층 층간 절연막 구조를 개발했다고 20일 밝혔다. 컴퓨터의 주기억장치로 사용되는 DRAM은 컴퓨터가 작업 중인 데이터를 임시로 저장해 빠르게 꺼내 쓸 수 있도록 하는 메모리다. 지난 수십 년간 DRAM은 반도체 소자의 크기를 줄여 같은 면적에 더 많은 데이터를 저장
2026-08-20우리 대학은 KAIST와 국가AI연구거점이 공동으로 제프 딘(Jeff Dean) 디스커버리 루프(Discovery Loop) 공동 창업자 겸 CEO를 초청해 13일 서울 AI 허브에서 특별강연을 개최했다고 18일 밝혔다. 제프 딘은 1999년 구글 초기 멤버로 합류해 27년간 검색 인프라의 근간인 맵리듀스(MapReduce)와 빅테이블(Bigtable), AI 시대의 핵심 기반인 텐서플로우(TensorFlow)와 TPU 개발을 이끌었고, 구글 브레인을 공동 설립한 뒤 수석과학자로서 제미나이(Gemini) 개발을 총괄해 '구글의 전설'로 불리는 인물이다. 그는 최근 산제이 게마왓(Sanjay Ghemawat), 쿽 레(Quoc Le), 오리올 비냘스(Oriol Vinyals)와 함께 디스커버리 루프를 창업했다. 가설 수립부터 실험 실행과 결과 분석에 이르는 연구의 반복 과정을 AI로 자동화해, 과학·공학 발견의 속도 자체를 끌어올리겠다는 구상이다. 우리 대학은 이
2026-08-18